转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/391629717三篇文章全文：自动驾驶的Pipline – 如何打造自动驾驶的数据闭环？（上）2 云计算平台的基建和大数据处理技术数据闭环需要一个云计算/边缘计算平台和大数据的处理技术，这个不可能在单车或单机实现的。大数据云计算发展多年，在资源管理调度、数据批处理/流处理、工作流管理、分布式计算、系统状态监控和数据库存储等方面提供了

说明讲师：李智慧JVM虚拟机原理JVM 组成架构Java 是一种跨平台的语言，JVM 屏蔽了底层系统的不同，为Java 字节码文件构造了一个统一的运行环境。Windows, Mac OS, Android OS每个不同的环境下，执行引擎会不一样, 实现跨平台。Tomcat 启动命令java org.apache.catalina.startup.Bootstrap "@" start当启动Tomc

0. DockerDocker 是一个开放源代码软件，是一个开放平台，用于开发应用、交付（shipping）应用、运行应用。 Docker允许用户将基础设施（Infrastructure）中的应用单独分割出来，形成更小的颗粒（容器），从而提高交付软件的速度。[1]Docker容器与虚拟机类似，但二者在原理上不同。容器是将操作系统层虚拟化，虚拟机则是虚拟化硬件，因此容器更具有便携性、高效地利用服务器

它们是用于计算和思考注意力的抽象概念。一旦你继续阅读下面的注意力是如何计算的，你就会知道几乎所有你需要知道的关于每个向量所扮演的角色。计算self-attention的第二步是计算一个分数。假设我们正在计算本例中第一个单词“Thinking”的自注意力。我们需要根据这个词对输入句子的每个词进行评分。当我们在某个位置对单词进行编码时，分数决定了对输入句子其他部分的关注程度。分数是通过查询向量与我们正

虽然RAG提供了一种方式来给大型语言模型提供额外的信息，但还有另一种叫做微调（fine-tuning）的技术，也是给它更多信息的一种方式。特别是，如果你有的上下文比大型语言模型的输入长度或上下文窗口长度更大，那么微调提供了另一种方式让大型语言模型吸收这些信息。微调也被证明对于使大型语言模型以特定的风格输出文本非常有用。但这种实际实现比RAG难一些。我们来看看。假设你有一个像之前描述的那样，从互联网

多任务微调是单任务微调的扩展，其中训练数据集包括多个任务的示例输入和输出。在这里，数据集包含指导模型执行各种任务的示例，包括摘要、评论评分、代码翻译和实体识别。您在这个混合数据集上训练模型，以便它可以同时提高模型在所有任务上的性能，从而避免灾难性遗忘的问题。经过多次迭代的训练，使用示例计算的损失用于更新模型的权重，从而产生一个已经学会如何同时擅长多种不同任务的指导模型。多任务微调的一个缺点是它需要

安装拉取镜像image报错Docker获取镜像报错 docker: Error response from daemon% docker pull mysql:8Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/library/mysql/manifests/8: EOF解决方案：点击桌面顶栏的 Doc...

移动端产品优劣对比移动端产品包括小程序（本文特指微信小程序）、APP（安卓、iOS）、H5页面。其中：小程序是一种不需要下载安装就可以使用的应用，可以在微信APP中直接打开使用（目前限制只适用于中国市场）；APP则是基于安卓和iOS手机操作系统开发的，能安装在智能手机上运行的的手机软件；App嵌入H5的混合开发，比如Reactnative，Vue.js，这会比完全Native开发成本大大降...

参考https://edu.aliyun.com/lesson_2553_27368#_27368

说明讲师：首席架构师 李智慧大数据平台大数据技术应用的挑战大数据计算的海量分布式计算方案，必然导致计算速度不是很快，即使在一个规模不太大的数据集上进行一次简单计算，MapReduce 也可能需要几分钟，Spark 快一点，也至少需要数秒的时间。互联网产品处理用户请求，通常需要毫秒级的响应，也就是说，要在 1 秒内完成计算，大数据计算必然不能实现这样的响应要求。但是互联网应用又需要使用大数据，实现统